基于BRISK的模板匹配在变电设备红外监测中的应用

为了提高电力系统变电设备红外监测的效率,同时对多个相似目标进行监测,提出了一种改进的基于BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints,二进制鲁棒尺度不变特征)的模板匹配方法。首先在对目标模板图像与被监测图像预处理的基础上,利用BRISK算法提取模板与被监测红外图像的特征点,生成二进制描述子;利用滑动窗口在被监测图像上等步长滑动,检测出图像中存在的多个疑似目标区域,然后通过Hamming距离来判断正确匹配点对,从而正确识别变电设备。通过实验平台进行了相关实验,通过与模板匹配方法比较,该方法明显减少了运算量,充分满足系统实时性要求,提高了变电设备红外监测的效率。     

基于SUSAN算子的嘴部轮廓特征提取方法

针对人脸识别中的嘴部定位部分轮廓缺失问题,提出了一种由粗到精的快速准确的嘴部轮廓特征提取方法。该方法是在人脸检测的基础上采用改进的SUSAN算子提取嘴部边缘轮廓信息,通过几何特征和搜索区域相结合的方法实现了嘴唇轮廓的精确定位。仿真结果表明,该定位方法快速有效,正确率较高。     

变速率语音编码算法研究

变速率语音压缩编码在第三代移动通信系统中的采用,使得通信系统的效能得以最大限度的发挥。文章分析了变速率语音编码算法中的关键技术,介绍了当前变速率语音编码技术的主要标准,并重点介绍了两种最新的语音编码标准VMR—WB和ITU—TG．729．1。最后指出了变速率语音编码的发展方向。     

基于能耗管理的智能家庭网关设计与实现

针对目前传统智能家居技术偏重于实现家居智能化与自动化的现状,提出一种稳定可靠的智能家居策略,将家庭能耗管理与家居智能控制相结合。家庭内部组网的核心设备是智能家庭网关,对底层具有能耗采集模块的设备进行控制。该网关采用ARM9系列LPC3240处理器和RF433 MHz无线通信技术并自定义通信协议,软件设计采用一套多任务、单进程多线程的设计方案。采用黑盒测试的方法对网关进行测试,最终网关的稳定性达到要求且能耗数据采集功能顺利实现。     

基于XML语言的文本隐藏方法研究

在分析XML文档语法结构的基础上,提出了几种新的基于XML语言的文本信息隐藏方法.根据已有的XML文档信息隐藏方法,对网上典型的XML文档的信息隐藏容量进行了统计.结果表明,XML文档的隐藏率超过0.7%,在512 kbit/s的文本流中隐藏一路2.4～3.2 kbit/s的数据流是可能的.     

基于多智能体深度强化学习的智能电网光网络切片方案

为了提高光网络对大规模、差异化电力业务的资源分配能力,降低大规模业务的算法训练时间,提出了一种基于多智能体深度确定性策略梯度算法的智能电网光网络资源分配方案。该方案考虑大规模和差异化电力业务,将智能电网光网络建模成多智能体系统,以最大化电网公司收益为目标,建立了智能电网光核心网络切片模型,进行网络资源分配优化,并采用条件判断映射,简化了优化问题。同时,把不同业务部署到不同智能体中进行运算,以降低训练时间,满足网络实时性需求。仿真结果表明,该算法具有更大的奖励、更低的成本、时延和训练时间。     

钒-铝体系催化丁二烯丙烯交替共聚合的动力学研究(Ⅱ)——动力学参数的测定和平均聚合度方程

本文研究了链引发、链增长和转移过程,用外推法测定了活性中心的浓度和各项动力学参数;鉴别了两种链转移及其相对贡献;根据所得实验数据建立了平均聚合度方程,并对几种方法求得的活性链平均寿命进行了讨论.     

基于分类器与阵列搜索算法的文本无关说话人识别

基于小波神经网络的原理对与文本无关的说话人进行了识别.通过分析网络结构,提出了优化网络初始参数的方法,加快了小波网络的收敛速度;采用分组器与阵列搜索算法相结合,减少了识别时的搜索时间.实验结果表明该识别系统能大大提高识别人数和识别速度,在43人的语音识别中,识别率达到97.67%.     

高速高精度A／D转换器Max195及其应用

介绍一种高速高精度串行三态输出的１６位Ａ／Ｄ转换器Ｍａｘ１９５,包括其管脚功能、性能特点、基本时序及在地城前光信息测量中的应用情况。实践证明,该器件是一种体积小、功耗低、速度快、精度高、接口电路简单、性能价格比好的Ａ／Ｄ转换器,具有较好的应用前景。     

以氯代钒酸酯-三异丁基铝催化体系合成丁二烯-丙烯交替共聚物的研究

本文比较了各种氯代钒酸酯-三异丁基铝体系催化丁二烯、丙烯交替共聚的活性,得出氯代钒酸二新戊酯-三异丁基铝体系催化活性最高。能制得高分子量的交替共聚物。研究了该催化体系的特点和聚合规律及提高共聚物[η]的途径。在-76--45℃温度范围内可以制得正[η]为1.7-2.6dl/g的丁丙交替共聚物,单体转化率在80％以上。通过分析鉴定,证明产物交替度在95％左右,反式1,4丁二烯组分含量在95％以上。